公开(公告)号：CN116667431A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310525257.8

申请日：2023-05-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡维昊 ,  元一平 ,  罗仕华 ,  周庆葭 ,  唐明 ,  赵雪锋 ,  熊昌全 ,  吴穹 ,  赵胤呈 ,  朱淑剑 ,  魏震波

IPC: H02J3/38 ,  H02J3/32 ,  H02J3/00 ,  G06F30/20 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明公开了一种基于分布式鲁棒优化的超高海拔光储系统运行优化方法，通过构建光伏与电池储能系统的出力模型、光伏与电池储能系统的经济性目标函数，并确定光伏与电池储能系统的约束条件，在此基础上，采用分布式鲁棒优化算法对不确定光伏出力条件下系统经济性目标函数进行优化，得到光伏与电池储能系统的最优运行方案。本发明具有以下有益效果：(1)、本发明考虑了具有储能方式下的光储混合系统运行方式，利用电池储能装置对光伏出力进行储存，有效缓解了弃光情况并实现更好的经济效益；(2)、本发明构建了针对光储混合系统出力供给平衡的机会约束模型，建立相应机会约束模型可以更贴近实际以获得最优运行结果；(3)、本发明采取分布式鲁棒优化模型来对超高海拔光储系统的运行进行优化，考虑了超高海拔条件下光伏出力的不确定性。

公开(公告)号：CN116994193A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310535863.8

申请日：2023-05-12

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡维昊 ,  元一平 ,  陈健军 ,  罗仕华 ,  周庆葭 ,  唐明 ,  赵雪锋 ,  熊昌全 ,  吴穹 ,  魏震波

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超高海拔光储电站智能状态监测方法，通过采集不同类型的光储电站多源异构运行数据，并进行数据预处理，然后将处理好的数据输入至搭建好的基于深度学习的状态监测子模型中，并对该模型进行训练与参数更新，从而得到快速、准确地检测出光储电站运行状态的状态监测子模型，进而用于光储电站光伏组件故障识别、角度监测、人员行为与动物检测等，不仅可以实现对光储电站的故障预警，防止因故障造成光储电站发生严重事故，还可以降低光储电站的维护费用，克服了高海拔、低气温等恶劣环境因素，极大地降低了传统光伏电厂巡检巨大的人力物力开支，满足了光伏电厂实际应用中的非现场监管的需求。